Курс "DSML: Машинное обучение в R" состоится 15-19 июля 2019 года в Москве.
Данный курс предназначен для изучения алгоритмов машинного обучения с практическим применением техник машинного обучения, реализованных в R. Рассматриваются понятия datamining, измерения производительности и уменьшения размерности, регрессионные модели, байессовская модель, SVM и ассоциативные правила для анализа. После успешного завершения данного курса вы сможете понимать и объяснять принципы работы алгоритмов Machine Learning, а также применять данные алгоритмы на реальных задачах в больших данных.
Аудитория
Специалисты по работе с большими данными, бизнес-аналитики и руководители, желающие получить расширенную практическую и теоретическую подготовку по методам Data Mining для участия в проектах анализа Big Data и Machine Learning.
Предварительный уровень подготовки:
- Понимание основ статистики
- Опыт работы c R-Studio или знания в рамках курса DSAV-Data Science: Аналитика и визуализация больших данных в R
Продолжительность: 5 дней, 40 академических часов Методические материалы: учебное пособие на русском языке
Москва, ул. Илимская, д. 5 корп. 2, офис 303DSML: Машинное обучение в R
Дата проведения: 15.07.2019 - 16.07.2019. Начало 15.07.2019 в 10:00
Место проведения: Москва, ул. Илимская, д. 5 корп. 2, офис 303
Стоимость: 90000 р.
- Анонс
- Программа
- Участники
- Спикеры
Курс "DSML: Машинное обучение в R" состоится 15-19 июля 2019 года в Москве.
Данный курс предназначен для изучения алгоритмов машинного обучения с практическим применением техник машинного обучения, реализованных в R. Рассматриваются понятия datamining, измерения производительности и уменьшения размерности, регрессионные модели, байессовская модель, SVM и ассоциативные правила для анализа. После успешного завершения данного курса вы сможете понимать и объяснять принципы работы алгоритмов Machine Learning, а также применять данные алгоритмы на реальных задачах в больших данных.
Аудитория
Специалисты по работе с большими данными, бизнес-аналитики и руководители, желающие получить расширенную практическую и теоретическую подготовку по методам Data Mining для участия в проектах анализа Big Data и Machine Learning.
Предварительный уровень подготовки:
- Понимание основ статистики
- Опыт работы c R-Studio или знания в рамках курса DSAV-Data Science: Аналитика и визуализация больших данных в R
Продолжительность: 5 дней, 40 академических часов Методические материалы: учебное пособие на русском языке
